«

»

3 月
16

用戶研究–如何選擇測試參與者



用戶研究–如何選擇測試參與者 -網頁設計

用戶研究–如何選擇測試參與者 -網頁設計


在進行可用性測試的時候,為了保證測試的有效性,必須考慮諸多因素。主要的因素有:

l 如何選擇測試參與者

l 需要多少參與者

l 研究比較多組數據還是單組數據

l 是否需要調整測試任務順序

其中,如何選擇測試參與者是保證測試有效性的首要條件。

在做可用性測試的時候,經常會有這一類的思考:如何保證被測人員的代表性?在實際操作中,一般我們會從下面4方面來做,

首先,我們會找那些使用過被測試產品的參與者。舉例來說,我們需要測試魔獸金幣購買流程,我們第一個篩選條件是要求有過魔獸金幣購買經歷。出于補充或者對比的需要,我們也會選擇一些潛在的用戶,如沒有交易過,但是使用過相關產品,像魔獸資深玩家的參與者來參與測試,這個我們后面會提到

其次,我們會選和用戶群體特征相近的人。根據統計的報告,從事游戲交易的用戶群體特征為:年齡:18-32歲,學歷:高中-大學,性別:男性絕大多數。因此,我們會選擇20歲左右,大專學歷,男性游戲玩家來參與測試。以符合用戶群體特征

第三,考慮到目標用戶群體的多樣性,我們有必要對參與測試人員進行分類,我們按分類抽取測試對象,以降低測試對象的局限性。如何抽取我們下面會討論。一般分類的標準有:(以購買為例)

l 專業化(游戲熟練程度)

l 使用頻率(最近購買次數)

l 行為(購買方式)

l 個體屬性(年齡、性別、學歷)

等等。

其中,和我們測試密切相關的分類標準有:專業化和使用頻率。

因此,我們在篩選的時候會選擇一定數量的其他分類用戶,如:按照游戲熟練程度:剛接觸游戲,2年左右游戲經歷和4年以上游戲經歷用戶;或者按照使用頻率:沒有購買過,以前購買過幾次和經常購買的用戶。來降低測試對象局限性。

第四,定量的可用性測試是為了把結果推廣到更大的群體(全體用戶),為了達到這個目標,我們還需要一個抽樣的策略,以消除個體差異,提高代表性。常用的抽樣方法有:

l 隨機抽樣:從所有參與者中隨機找一個

l 分層抽樣:將整體進行分類(同第三點)然后按照分類在各亞群體中有代表性的抽取。如:未接觸過游戲的10%,剛接觸游戲的30%,2年左右游戲經歷的30%,4年左右游戲經歷的30%。這個最具有代表性。

l 系統抽樣:根據預習定義的標準選擇測試者,這個一般用于同類數量比較大的情況,如:有100個參與者,但是條件限制只能測試10個,這樣我們根據10選1的標準選擇被測試者

l 方便抽樣:這個在人數少的時候最常用,我們設定一個簡單的條件,符合條件的,都可以參與測試,有點“來者皆有緣”的意味。但是這個方法要注意測試結果的偏差情況

考慮到上述四點以后,我們可以說的被測人員的代表性是有保證的。歡迎有不同意見的TX拍磚或者補充。

另外,在選擇參與者的時候,請注意和需求提出方及時溝通,和需求提出方在被測對象選擇方法和選擇范圍上達成一致。并把選擇策略寫入測試報告,以便在對測試報告解讀時提供支持。

原文:http://ued.5173.com/430.html

發佈留言

暱稱和郵箱必需填寫,您的郵箱只有管理員可見。

您可以使用這些 HTML 標籤和 attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>